In diesem Kurs werden Sie: - die Herausforderungen bei der Bewertung von GANs einschätzen und verschiedene generative Modelle vergleichen - die Fréchet Inception Distance (FID)-Methode anwenden, um die Treue und Vielfalt von GANs zu bewerten - Quellen von Verzerrungen und die Möglichkeiten, diese in GANs zu erkennen, identifizieren - die mit den hochmodernen StyleGANs verbundenen Techniken erlernen und implementieren Die DeepLearning.AI Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization bietet eine aufregende Einführung in die Bilderzeugung mit GANs, die den Weg von grundlegenden Konzepten zu fortgeschrittenen Techniken durch einen leicht verständlichen Ansatz aufzeigt. Außerdem werden die sozialen Auswirkungen behandelt, einschließlich der Verzerrungen im ML und der Möglichkeiten, diese zu erkennen, die Wahrung der Privatsphäre und vieles mehr. Bauen Sie eine umfassende Wissensbasis auf und sammeln Sie praktische Erfahrungen mit GANs. Trainieren Sie Ihr eigenes Modell mit PyTorch, erstellen Sie damit Bilder und bewerten Sie eine Vielzahl fortgeschrittener GANs.
Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Generative adversarische Netzwerke (GANs)
Dozenten: Sharon Zhou
32.808 bereits angemeldet
(682 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
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1 Aufgabe
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Verstehen Sie die Herausforderungen bei der Bewertung von GANs, lernen Sie die Vor- und Nachteile verschiedener GAN-Leistungsmaße kennen und implementieren Sie die Fréchet Inception Distance (FID) Methode unter Verwendung von Einbettungen, um die Genauigkeit von GANs zu bewerten!
Das ist alles enthalten
10 Videos8 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Lernen Sie die Nachteile von GANs im Vergleich zu anderen generativen Modellen kennen, entdecken Sie die Vor- und Nachteile dieser Modelle - und erfahren Sie, woher Verzerrungen beim maschinellen Lernen kommen können, warum sie wichtig sind und wie man sie bei GANs erkennt!
Das ist alles enthalten
6 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Lernen Sie, wie StyleGAN frühere Modelle verbessert und implementieren Sie die Komponenten und Techniken von StyleGAN, dem derzeit modernsten GAN mit leistungsstarken Funktionen!
Das ist alles enthalten
9 Videos6 Lektüren1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 31. Juli 2024
The course content was well-structured, making complex concepts easy to understand. Thank you for the great course.
Geprüft am 5. März 2021
Good course and flexible! Quick if you want that but lots of references to the papers if you want depth.
Geprüft am 25. März 2021
Great material...but the stylegan code implementation requires more video material. Instead adding one more week for ProGan part before stylegan would be helpful for the learners.
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